BAB II LANDASAN TEORI

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB II LANDASAN TEORI"

Transkripsi

1 BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Perawatan (Maintenance) Perawatan adalah sebuah operasi atau aktivitas yang harus dilakukan secara berkala dengan tujuan untuk melakukan pergantian kerusakan peralatan dengan resources yang ada. Perawatan juga ditujukan untuk mengembalikan suatu sistem pada kondisinya agar dapat berfungsi sebagaimana mestinya, memperpanjang usia kegunaan mesin, dan menekan failure sekecil mungkin. Manajemen perawatan dapat digunakan untuk membuat sebuah kebijakan mengenai aktivitas perawatan, dengan melibatkan aspek teknis dan pengendalian manajemen ke dalam sebuah program perawatan. Pada umumnya, semakin tingginya aktivitas perbaikan dalam sebuah sistem, 5

2 6 kebutuhan akan manajemen dan pengendalian di perawatan menjadi semakin penting. Berikut adalah sembilan pendekatan untuk membuat sebuah program perawatan yang efektif: Mengidentifikasi kekurangan eksisting. Membuat tujuan akhir dari program. Menetapkan skala prioritas. Menetapkan parameter untuk pengukuran performansi. Menetapkan rencana jangka pendek dan juga jangka panjang. Sosialisasi perencanaan terhadap bagian-bagian yang terkait. Implementasi perencanaan. Laporan berkala. Pemeriksaan kemajuan secara rutin Preventive Maintenance Preventive Maintenance adalah salah satu komponen penting dalam aktivitas perawatan (Maintenance). Preventive Maintenance adalah aktivitas perawatan yang dilakukan sebelum terjadinya kegagalan atau kerusakan pada sebuah sistem atau komponen, dimana sebelumnya sudah dilakukan perencanaan dengan pengawasan yang sistematik, deteksi, dan koreksi, agar sistem atau komponen tersebut dapat mempertahankan kapabilitas fungsionalnya. Beberapa tujuan dari preventive Maintenance adalah mendeteksi lebih awal terjadinya kegagalan/kerusakan, meminimalisasi terjadinya kegagalan dan meminimalkan kegagalan produk yang disebabkan oleh kerusakan sistem.

3 7 Maintenance: Ada empat faktor dasar dalam memutuskan penerapan preventive Mencegah terjadinya kegagalan. Mendeteksi kegagalan. Mengungkap kegagalan tersembunyi (hidden failure). Tidak melakukan apapun karena lebih efektif daripada dilakukan pergantian. Dengan mengidentifikasi keempat faktor dalam melaksanakan preventive Maintenance, terdapat empat kategori dalam mengspesifikasikan preventive Maintenance. Keempat ketegori tersebut adalah sebagai berikut: Time-Directed (TD) adalah perawatan yang diarahkan secara langsung pada pencegahan kegagalan atau kerusakan. Condition-Directed (CD) adalah perawatan yang diarahkan pada deteksi kegagalan atau gejala-gejala kerusakan. Failure-Finding (FF) adalah perawatan yang diarahkan pada penemuan kegagalan tersembunyi. Run-to-Failure (RTF) adalah perawatan yang didasarkan pada pertimbangan untuk menjalankan komponen hingga rusak karena pilihan lain tidak memungkinkan atau tidak menguntungkan dari segi ekonomi Predictive Maintenance Predictive Maintenance didefinisikan sebagai pengukuran yang dapat mendeteksi degradasi sistem, sehingga penyebabnya dapat dieliminasi atau

4 8 dikendalikan tergantung pada kondisi fisik komponen. Hasilnya menjadi indikasi kapabilitas fungsi sekarang dan masa depan. Pada dasarnya, predictive Maintenance berbeda dengan preventive Maintenance dengan berdasarkan kebutuhan perawatan pada kondisi actual mesin dari pada jadwal yang telah ditentukan. Dapat dikatakan bahwa preventive Maintenance bersifat time-based, seperti pergantian oli setiap 3000 jam kerja. Hal ini tidak memperhatikan performa dan kondisi aktual mesin. Jika dilakukan pemeriksaan, mungkin penggantian oli dapat diperpanjang hingga 5000 jam kerja. Hal ini yang membedakan antara preventive Maintenance dengan predictive Maintenance dimana predictive Maintenance menekankan kegiatan perawatan pada kondisi aktual Time Directed Maintenance Time directed Maintenance dapat dilakukan apabila variabel waktu dari komponen atau sistem diketahui. Kebijakan perawatan yang sesuai untuk diterapkan pada time directed Maintenance adalah periodic Maintenance dan oncondition Maintenance. Periodic Maintenance (hard time Maintenance) adalah perawatan pencegahan yang dilakukan secara terjadwal dan bertujuan untuk mengganti sebuah komponen atau system berdasarkan interval waktu tertentu. Oncondition Maintenance merupakan kegiatan perawatan yang dilakukan berdasarkan kebijakan operator Condition Based Maintenance Condition Base Maintenance merupakan aktivitas perawatan pencegahan yang dilakukan berdasarkan kondisi tertentu dari suatu komponen atau sistem,

5 9 yang bertujuan untuk mengantisipasi sebuah komponen atau sistem agar tidak mengalami kerusakan. Karena variable waktunya tidak pasti diketahui, kebijakan yang sesuai dengan kondisi tersebut adalah predictive Maintenance. Predictive Maintenance merupakan suatu kegiatan perawatan yang dilakukan dengan menggunakan sistem monitoring, misalnya analisis dan komposisi gas Failure Finding Failure Finding merupakan kegiatan perawatan pencegahan yang bertujuan untuk mendeteksi kegagalan yang tersembunyi, dilakukan dengan cara memeriksa fungsi tersembunyi (hcidden function) secara periodik untuk memastikan kapan suatu komponen mengalami kegagalan Run to Failure Run to Failure tergolong sebagai perawatan pencegahan karena faktor ketidaksengajaan yang bisa saja terjadi dalam beberapa peralatan. Disebut juga sebagai no schedule Maintenance karena dilakukan jika tidak ada tindakan pencegahan yang efektif dan efisien yang dapat dilakukan, jika dilakukan tindakan pencegahan terlalu mahal atau dampak kegagalan tidak terlalu esensial (tidak terlalu berpengaruh) Corrective Maintenance Corrective Maintenance merupakan kegiatan perawatan yang dilakukan untuk mengatasi kegagalan atau kerusakan yang ditemukan selama masa waktu preventive Maintenance. Pada umumnya, corrective Maintenance bukanlah aktivitas perawatan yang terjadwal, karena dilakukan setelah sebuah komponen

6 10 mengalami kerusakan dan bertujuan untuk mengembalikan kehandalan sebuah komponen atau sistem ke kondisi semula Pengertian Enterprise Resource Planning ( ERP) ERP adalah sebuah sistem informasi perusahaan yang dirancang untuk mengkoordinasikan semua sumber daya,informasi dan aktifitas yang diperlukan untuk proses bisnis lengkap. Sistem ERP didasarkan pada database pada umumnya dan rancangan perangkat lunak modular. ERP merupakan software yang mengintegrasikan semua departemen dan fungsi suatu perusahaan ke dalam satu system komputer yang dapat melayani semua kebutuhan perusahaan, baik dari departemen penjualan, HRD, produksi atau keuangan. Syarat terpenting dari sistem ERP adalah Integrasi. Integrasi yang dimaksud adalah menggabungkan berbagai kebutuhan pada satu software dalam satu logical database, sehingga memudahkan semua departemen berbagi informasi dan berkomunikasi. Database yang ada dapat mengijinkan setiap departemen dalam perusahaan untuk menyimpan dan mengambil informasi secara real-time. Informasi tersebut harus dapat dipercaya, dapat diakses dan mudah disebarluaskan. Rancangan perangkat lunak modular harus berarti bahwa sebuah bisnis dapat memilih modul-modul yang diperlukan, dikombinasikan dan disesuaikan dari vendor yang berbeda, dan dapat menambahkan modul baru untuk meningkatkan unjuk kerja bisnis.

7 Perkembangan Teknologi ERP Tahun 1960an komputer generasi awal, sistem titik pemesanan ulang (ROP) dan perencanaan kebutuhan bahan awal (MRP). Dalam tahun 1960an persaingan yang utama adalah biaya, yang menghasilkan strategi produksi yang berfokus pada produk yang didasarkan pada produksi dengan volume yang tinggi, pengurangan biaya, dan mengasumsikan kondisi ekonomi yang stabil. Pengenalan sistem titik pemesanan ulang (Re-Order Point) yang terkomputerisasi meliputi kuantitas pesanan ekonomis dan titik pemesanan ulang ekonomis, kebutuhan perencanaaan produksi dasar dan kontrol yang memuaskan dari perusahaan-perusahaan tersebut. MRP (Material Requirment Planning) menjadi pendahulu dan tulang punggung dari MRP II dan ERP yang muncul pada akhir 1960an melalui usaha bersama antara J.I Case, sebuah pabrikan traktor dan mesin-mesin konstruksi lainnya, yang bekerjasama dengan IBM. Tahun 1970an MRP serta perkembangan hardware dan software. Akhir 1970an persaingan utama beralih ke pemasaran, yang mengakibatkan penerapan strategi target pasar dengan penekanan pada perencanaan dan integrasi produksi yang lebih besar. Sistem MRP untuk memenuhi kebutuhan tersebut dengan baik karena adanya integrasi antara forecasting (peramalan), penjadwalan utama, pembelian, ditambah pengontrolan di lantai produksi. Pertengahan

8 an mengalami kelahiran perusahaan software utama yang nantinya akan menjadi pabrikan ERP utama. Pada tahun 1972 lima insinyur di Manheim, Jerman, menciptakan SAP (systemanalyse und Programmentwicklung). Tujuan perusahaan adalah untuk menghasilkan dan memasarkan software standar bagi solusi-solusi bisnis yang terintegrasi. Lawson Software didirikan pada tahun 1975 ketika Richard Lawson, Bill Lawson, dan rekan bisnisnya John Cerullo melihat kebutuhan untuk solusi teknologi perushaan sebagai sebuah alternatif untuk menyesuaikan aplikasi software bisnis. J.D. Edwards (yang didirikan oleh jack Thompson, Dan Gregory serta Ed McVaney) dan Oracle Corporation (oleh Larry Ellison) didirikan pada tahun Oracle menawarkan SQL (Structure Query Language) sistem manajemen database. Pada tahun 1975 IBM menawarkan Sistem Manajemen dan Akuntansi Pabrik yang oleh Bill Robinson dari IBM anggap sebagai pelopor ERP yang sesungguhnya. Sistem ini menciptakan pos general ledger (buku besar) dan penentuan biaya pekerjaan ditambah update peramalan (forecasting) yang keluar masuk dari inventori maupun transaksi produksi dan bisa menghasilkan pesanan-pesanan produksi dari pesanan pelanggan yang menggunakan bill of material standar atau bill of material yang disertakan pada pesanan pelanggan. Aplikasi yang terintegrasi ini menempatkan MMAS (Manufacturing Management and Account System) ke level yang lebih baik karena

9 13 dapat mengakomodasi buku besar, account payable, pesanan masuk dan tagihan, account receivable, analisis penjualan, penggajian, penunjang sistem pengumpulan data, penentuan produk dan produksi (pemroses bill of material yang lama), kemampuan kontrol dan monitoring produksi. Pada tahap yang kedua, IBM menambahkan forecasting (peramalan), perencanaan kebutuhan kapasitas, pembelian, dan modul-modul perencanaan jadwal produksi berskala besar pada aplikasinya (Robinson, 2006). Tahun 1978 SAP merilis versi software-nya yang semakin lebih terintegrasi, yang disebut sistem SAP R/2. R/2 memanfaat secara penuh teknologi komputer mainframe saat itu, yang memungkinkan untuk interaktivitas antara modul-modul juga kemampuan tambahan seperti misalnya penelusuran pesanan. Tahun 1980an MRP II JD Edwards mulai berfokus pada software yang bisa digunakan untuk menulis untuk sistem /38 IBM pada awal 1980an. Sistem ini menjadi alternatif yang jauh lebih murah dibandingkan komputer mainframe: sistem ini menyediakan disk drive yang fleksibel dengan kapasitas yang berguna untuk bisnis yang berskala kecil dan sedang. Istilah MRP mulai diterapkan pada fungsi-fungsi yang mencakup fungsi yang lebih mengarah pada penggunaan perencanaan sumberdaya manufaktur ketimbang perencanaan kebutuhan bahan. Akhirnya MRP II digunakan untuk mengidentifikasi kemampuan yang

10 14 dimiliki sistem yang lebih baru. Strategi manufaktur menekankan kontrol proses yang lebih besar, manufaktur kelas dunia, dan terfokus pada penurunan biaya overhead. Penjadwalan closed loop, pelaporan lantai produksi yang lebih tepat, dan hubungan yang saat bersamaan (due date) antara penjadwalan dengan pembelian, ditambah sifat pelaporan biaya secara terinci dari sistem MRP II yang berkembang terus, yang ditujukan untuk menunjang inovasi-inovasi baru. Pada awal 1980an, Ollie Wight mulai menyebut sistem baru ini Perencanaan Kebutuhan Bisnis hanya saja mendapati bahwa nama ini telah didaftarkan sebagai sebuah merek. Jadi dia menyebut sistem-sistem itu sebagai sistem MRP II, yang sejak akhir 1980an, diterjemahkan sebagai Manufacturing Resources Planning. Pada tahun 1981 perusahaan software yang masih baru Baan telah mulai menggunakan UNIX sebagai sistem operasi mereka yang utama pada komputer DEC generasi awal. Baan mengeluarkan produk software utamanya yang pertama pada tahun 1982 dan sejak 1984 berfokus mengembangkan software untuk manufaktur. Pada tahun 1983, DEC mengeluarkan komputer VAX-nya, sebuah upgrade besarbesaran melebihi komputer-komputer multiuser sebelumnya. Selain itu, sistem database SQL ditulis dengan bahasa pemrograman C yang bisa dipindah-pindahkan dan dikembangkan oleh Oracle pada akhir tahun 1970an yang dibuat secara luas. Hal tersebut menawarkan fleksibilitas

11 15 dalam kemampuan untuk menulis software yang bisa dijalankan pada komputer-komputer dari manufaktur yang berbeda. Perusahaan software peoplesoft didirikan oleh Dave Duffield dan Ken Morris pada tahun Perusahaan ini menawarkan Human Resource Management System (HRMS) yang inovatif pada tahun Dengan penambahan PeopleSoft, semua perusahaan software ERP utama kini semakin kokoh. Meskipun terdapat banyak perusahaan lain yang menawarkan software bisnis, SAP, IBM, JD Edwards, BAN, PeopleSoft dan Oracle bisa membuktikan memiliki dampak yang paling besar pada perkembangan software MRP di masa datang. Pada akhir tahun 1980an IBM keluar dengan update software COPICS mereka yang baru yang memperkenalkan singkatan kata baru CIM (Computer Integrated Manufacturing). Struktur CIM memiliki lapisan pendukung, yang meliputi pendukung administratif, pendukung pengembangan aplikasi dan pendukung keputusan. Lapisan terbawah merupakan serangkaian aplikasi inti yang meliputi, database, tools komunikasi dan presentasi. Dengan acuan pada seluruh perusahaan, perpindahan dari MRP awal ke MRP II ke CIM ke ERP (IBM, 1989; Robinson, 2006). Tahun 1990an MRP II dan Sistem ERP awal Istilah ERP ditemukan pada awal 1990an oleh Gartner Group (Wylie, 1990). Definisi mereka mengenai ERP meliputi kriteria untuk mengevaluasi tingkatan yang software benar-benar terintegrasi baik di

12 16 seluruh maupun di dalam berbagai bagian fungsional. Tahun 1999 dominasi IBM pada tahun 1980an telah menurun ketika JD Edwards, Oracle, PeopleSoft, Baan dan SAP semakin mengendalikan pasar software ERP. Berikut ini statistik industri dari tahun 1999: o JD Edwards memiliki lebih dari 4700 pelanggan dengan lokasi lebih dari 100 negara. o Oracle memiliki pelanggan di seluruh dunia, dengan di Amerika Serikat. o Software peoplesoft digunakan oleh lebih dari 50% pada pasar Human Resources. o SAP adalah perusahaan software antar perusahaan yang terbesar di dunia dan secara keseluruhan pemasok software independen terbesar keempat di dunia. SAP mempekerjakan lebih dari orang di lebih dari 50 negara. o Lebih dari 2800 dari sistem perusahaan dari Baan telah diimplementasikan pada kira-kira 4800 lokasi di seluruh dunia. Tahun 2000an konsolidasi pabrikan software Y2K sudah pasti merupakan peristiwa tunggal yang menandakan baik kematangan industri ERP maupun konsolidasi para pabrikan ERP kecil dan besar. Tahun 2002, dan menyusul meledaknya teknologi internet, perusahaan software sedang berupaya mencari cara-

13 17 cara untuk meningkatkan penawaran dan meningkatkan pangsa pasar. Antara tahun 2000 dan 2002 perusahaan software menghadapi tekanan untuk memperkecil ukuran software yang menyusul pada perkembangan yang pesat Tujuan Dan Peranannya ERP Dalam Organisasi Tujuan sistem ERP adalah untuk mengkoordinasikan bisnis organisasi secara keseluruhan. ERP merupakan software yang ada dalam organisasi/perusahaan untuk: Otomatisasi dan integrasi banyak proses bisnis Membagi database yang umum dan praktek bisnis melalui enterprise Menghasilkan informasi yang real-time Memungkinkan perpaduan proses transaksi dan kegiatan perencanaan Berikut beberapa contoh bagus mengenai penerapan ERP di berbagai perusahaan. Enterprise Resource Planning membantu sebuah perusahaan menaikan 20% tingkat penjualannya di tengah industri yang sedang menurun. Wakil presiden bidang penjualan menjelaskan, "Kita berhasil menangkap bisnis dari saingan-saingan kita. Berkat ERP, kini kita dapat mengirim lebih cepat dari mereka dan tepat waktu. "Enterprise Resource Planning membantu sebuah perusahaan Fortune 50 dalam mencapai penghematan biaya yang sangat besar dan mendapatkan

14 18 keunggulan daya saing yang signifikan. Wakil presiden bidang logistik menyatakan, "ERP menyediakan kunci untuk menjadi perusahaan global. Keputusan dapat diambil dengan data yang akurat dan dengan proses yang menghubungkan demand dan supply di berbagai belahan dunia. Perubahan ini bernilai miliaran bagi kami dalam penjualan di seluruh dunia." Konsep Dasar ERP Sistim ERP adalah sebuah terminologi yang secara de facto telah diberikan kepada software aplikasi yang dapat mendukung transaksi atau operasi sehari-hari yang berhubungan dengan pengelolaan sumber daya sebuah perusahaan, seperti dana, manusia, mesin, suku cadang, waktu, material dan kapasitas. Sistim ERP dibagi atas beberapa sub-sistim yaitu sistim Financial, sistim Distribusi, sistim Manufaktur, sistim Maintenance dan sistim Human Resource. Pada prinsipnya, dengan sistim ERP sebuah industri dapat dijalankan secara optimal dan dapat mengurangi biaya-biaya operasional yang tidak efisien seperti biaya inventory (slow moving part, dll.), biaya kerugian akibat 'machine fault' dll. Di negara-negara maju yang sudah didukung oleh infrastruktur yang memadaipun, mereka sudah dapat menerapkan konsep JIT (Just-In-Time). Di sini, segala sumberdaya untuk produksi benar-benar disediakan hanya pada saat diperlukan (fast moving). Termasuk juga penyedian suku cadang untuk Maintenance, jadwal perbaikan (service) untuk mencegah terjadinya machine fault, inventory, dsb Logika Fuzzy

15 19 Logika Fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output. Sebagai contoh rumah kaca mengamati cuaca sekitar, kemudian mengatur suhu didalam ruangan agar sesuai dengan tanamannya. Salah satu contoh pemetaan suatu input-output dalam bentuk grafis seperti terlihat pada gambar 2.1. Gambar 2.1 Contoh pemetaan input-output Antara input dan output terdapat satu kotak hitam yang harus memetakan input ke output yang sesuai Himpunan Fuzzy Pada Himpunan tegas (crisp), nilai keanggotan suatu item x dalam suatu himpunan A, yang sering ditulis dengan μ A [x], memiliki 2 kemungkinan, yaitu : Satu (1), yang berarti bahwa suatu item menjadi anggota dalam suatu himpunan, atau Nol (0), yang berarti bahwa suatu item tidak menjadi anggota dalam suatu himpunan. Kalau pada himpunan crisp, nilai keanggotaan hanya ada 2 kemungkinan, yaitu 0 atau 1, pada himpunan Fuzzy nilai keanggotaan terletak pada rentang 0 sampai 1.

16 20 Apabila x memiliki nilai keanggotaan Fuzzy μ A [x]=0 berarti x tidak menjadi anggota himpunan A, demikian pula apabila x memiliki keanggotaan Fuzzy μ A [x]=1 berarti x menjadi anggota penuh himpunan A. Terkadang kemiripan antara keanggotan Fuzzy dengan probabilitas menimbulkan kerancuan. Keduanya memiliki nilai pada interval [0,1], namun interpretasi nilainya sangat berbeda antara kedua kasus tersebut. Keanggotaan Fuzzy memberikan suatu ukuran terhadap pendapat atau keputusan, sedangkan probabilitas mengindikasikan proposi terhadap keseringan suatu hasil bernilai benar dalam jangka panjang. Himpunan Fuzzy memiliki 2 atribut, yaitu : Linguistik, yaitu penamaan suatu grup yang mewakili suatu keadaan atau kondisi tertentu dengan menggunakan bahasa alami, seperti : lemah, parobaya, dingin. Numeris, yaitu suatu nilai (angka) yang menunjukkan ukuran dari suatu variable seperti : 90, 35,20, dsb. Ada beberapa hal yang perlu diketahui dalam memahami sistem Fuzzy, yaitu : Variabel Fuzzy, merupakan variabel yang hendak dibahas dalam suatu sistem Fuzzy. Himpunan Fuzzy, merupakan suatu grup yang mewakili suatu kondisi atau keadaan tertentu dalam suatu variabel Fuzzy. Semesta pembicaraan,adalah keseluruhan nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel Fuzzy. Semesta

17 21 pembicaraan merupakan himpunan bilangan real yang senantiasa naik (bertambah) secara monoton dari kiri ke kanan. Nilai semesta pembicaraan dapat berupa bilangan positif maupun negatif. Adakalanya nilai semesta pembicaraan ini tidak dibatasi batas atasnya. Domain, himpunan Fuzzy adalah keseluruhan nilai yang diijinkan dalam semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan Fuzzy. Seperti halnya semesta pembicaraan, Domain merupakan himpunan bilangan real yang senantiasa naik (bertambah ) secara monton dari kiri ke kanan. Nilai Domain dapat berupa bilangan positif maupun negatif Fungsi Keanggotaan Fungsi keanggotaan (membership function) adalah suatu kurva yang menunjukan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya (sering juga disebut dengan derajat keanggotaan ) yang memiliki interval antara 0 sampai 1. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi. Ada beberapa fungsi yang bisa digunakan. Representasi linear Pada representasi linear, pemetaan input ke derajat keanggotannya digambarkan sebagai suatu garis lurus. Bentuk ini paling sederhana dan menjadi pilihan yang baik untuk mendekati suatu konsep yang kurang jelas.

18 22 Ada 2 keadaan himpunan Fuzzy yang linear. Pertama, kenaikan himpunan dimulai pada nilai Domain yang memiliki derajat keanggotaan nol [0] bergerak ke kanan menuju ke nilai Domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih tinggi. Gambar 2.2 Representasi linear naik Kedua, merupakan kebalikan yang pertama. Garis lurus dimulai dari nilai Domain dengan derajat keanggotaan tertinggi pada sisi kiri, kemudian bergerak menurun ke nilai Domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih rendah. Gambar 2.3 Representasi linear turun Representasi kurva segitiga Kurva segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara 2 garis (linier) seperti terlihat pada Gambar 2.4.

19 23 Gambar 2.4 Kurva segitiga Representasi kurva trapesium Kurva Trapesium pada dasarnya seperti bentuk segitiga, hanya saja ada beberapa titik yang memiliki nilai keanggotaan 1. Gambar 2.5 Kurva trapesium Representasi kurva bentuk bahu Daerah yang terletak di tengah-tengah suatu variabel yang direpresentasikan dalam bentuk segitiga, pada sisi kanan dan kirinya akan naik dan turun. Tetapi terkadang salah satu sisi dari variabel tersebut tidak mengalami perubahan.

20 24 Gambar 2.6 Daerah bahu pada variabel temperatur Representasi kurva-s Kurva pertumbuhan dan penyusutan merupakan kurva-s atau sigmoid yang berhubungan dengan kenaikan dan penurunan permukaan secara tidak linear. Kurva-S untuk pertumbuhan akan bergerak dari sisi paling kiri (nilai keanggotaan = 0)ke sisi paling kanan (nilai keanggotaan = 1). Fungsi keanggotaannya akan bertumpu pada 50% nilai keanggotaannya yang sering disebut dengan titik infleksi. Gambar 2.7 Himpunan Fuzzy dengan kurva-s : pertumbuhan Kurva-S untuk penyusutan akan bergerak dari sisi paling kanan (nilai keanggotaan = 1)ke sisi paling kiri (nilai keanggotaan = 0).

21 25 Gambar 2.8 Himpunan Fuzzy dengan kurva-s: penyusutan Representasi kurva bentuk lonceng (BellCurve) Untuk merepresentasikan bilangan Fuzzy, biasanya digunakan kurva berbentuk lonceng. Kurva berbentuk lonceng ini terbagi atas 3 kelas, yaitu : himpunan Fuzzy PI, beta, dan Gauss. Perbedaan ketiga kurva ini terletak pada gradiennya. Gambar 2.9 Himpunan fuzzy dengan kurva bentuk lonceng (Bell Curve) Sistem Inferensi Fuzzy Metode Tsukamoto Pada Metode Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-Then harus direpresentasikan dengan suatu himpunan Fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Sebagai hasilnya,

22 26 output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan secara tegas (crips) berdasarkan α-predikat (fire strength). Hasilnya akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot. Metode Mamdani Metode Mamdani sering juga dikenal dengan nama Metode Max- Min. Metode ini diperkenalkan oleh Ebrahim Madani pada tahun Untuk mendapatkan output, diperlukan 4 tahapan : o Pembentukan fungsi Fuzzy Pada Metode Mamdani, baik variabel input maupun variabel output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan Fuzzy. o Aplikasi fungsi implikasi (aturan) Pada Metode Mamdani, fungsi implikasi yang digunakan adalah Min. o Komposisi aturan Tidak seperti penalaran monton, apabila sistem terdiri-dari beberapa aturan, maka inferensi diperoleh dari kumpulan dan korelasi antar aturan. Ada 3 metode yang digunakan dalam melakukan inferensi sistem Fuzzy, yaitu : max, additive dan probabilistik OR (probor). o Penegasan (deffuzy) Input dari proses defuzzifikasi adalah suatu himpunan Fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan Fuzzy, sedangkan output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan

23 27 pada Domain himpunan Fuzzy tersebut. Sehingga jika diberikan suatu himpunan Fuzzy dalam range tertentu, maka harus dapat diambil suatu nilai crisp tertentu sebagai output. Metode Sugeno Penalaran dengan Metode Sugeno hampir sama dengan penalaran Mamdani, hanya saja output (konsekuen) sistem tidak berupa himpunan Fuzzy, melainkan berupa konstanta atau persamaan linear. Metode ini diperkenalkan oleh Takagi-Sugeno Kang pada tahun 1985.

Himpunan Fuzzy. Sistem Pakar Program Studi : S1 sistem Informasi

Himpunan Fuzzy. Sistem Pakar Program Studi : S1 sistem Informasi Himpunan Fuzzy Sistem Pakar Program Studi : S1 sistem Informasi Outline Himpunan CRISP Himpunan Fuzzy Himpunan CRISP Pada himpunan tegas (crisp), nilai keanggotaan suatu item dalam suatu himpunan A, yang

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Logika Fuzzy Fuzzy secara bahasa diartikan sebagai kabur atau samar yang artinya suatu nilai dapat bernilai benar atau salah secara bersamaan. Dalam fuzzy dikenal derajat keanggotan

Lebih terperinci

FUZZY LOGIC CONTROL 1. LOGIKA FUZZY

FUZZY LOGIC CONTROL 1. LOGIKA FUZZY 1. LOGIKA FUZZY Logika fuzzy adalah suatu cara tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output. Teknik ini menggunakan teori matematis himpunan fuzzy. Logika fuzzy berhubungan dengan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Himpunan Himpunan adalah setiap daftar, kumpulan atau kelas objek-objek yang didefenisikan secara jelas, objek-objek dalam himpunan-himpunan yang dapat berupa apa saja: bilangan, orang,

Lebih terperinci

MENENTUKAN HARGA MOBIL BEKAS TOYOTA AVANZA MENGGUNAKAN METODE TSUKAMOTO

MENENTUKAN HARGA MOBIL BEKAS TOYOTA AVANZA MENGGUNAKAN METODE TSUKAMOTO MENENTUKAN HARGA MOBIL BEKAS TOYOTA AVANZA MENGGUNAKAN METODE TSUKAMOTO Ganjar Ramadhan Jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta Email : ganjar.ramadhan05@yahoo.com

Lebih terperinci

Erwien Tjipta Wijaya, ST.,M.Kom

Erwien Tjipta Wijaya, ST.,M.Kom Erwien Tjipta Wijaya, ST.,M.Kom PENDAHULUAN Logika Fuzzy pertama kali dikenalkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh tahun 1965 Dasar Logika Fuzzy adalah teori himpunan fuzzy. Teori himpunan fuzzy adalah peranan

Lebih terperinci

Pengantar Kecerdasan Buatan (AK045218) Logika Fuzzy

Pengantar Kecerdasan Buatan (AK045218) Logika Fuzzy Logika Fuzzy Pendahuluan Alasan digunakannya Logika Fuzzy Aplikasi Himpunan Fuzzy Fungsi keanggotaan Operator Dasar Zadeh Penalaran Monoton Fungsi Impilkasi Sistem Inferensi Fuzzy Basis Data Fuzzy Referensi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Permintaan, Persediaan dan Produksi 2.1.1 Permintaan Permintaan adalah banyaknya jumlah barang yang diminta pada suatu pasar tertentu dengan tingkat harga tertentu pada tingkat

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Permintaan 2.1.1 Pengertian Permintaan Permintaan adalah banyaknya jumlah barang yang diminta pada suatu pasar tertentu dengan tingkat harga tertentu pada tingkat pendapatan tertentu

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam kondisi yang nyata, beberapa aspek dalam dunia nyata selalu atau biasanya

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam kondisi yang nyata, beberapa aspek dalam dunia nyata selalu atau biasanya BAB II LANDASAN TEORI A. Logika Fuzzy Dalam kondisi yang nyata, beberapa aspek dalam dunia nyata selalu atau biasanya berada di luar model matematis dan bersifat inexact. Konsep ketidakpastian inilah yang

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Beras merupakan salah satu kebutuhan pokok manusia yang sangat penting dalam kelangsungan hidupnya. Untuk memenuhi kebutuhan beras, setiap manusia mempunyai cara-cara

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Logika Fuzzy Logika fuzzy merupakan suatu metode pengambilan keputusan berbasis aturan yang digunakan untuk memecahkan keabu-abuan masalah pada sistem yang sulit dimodelkan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 4 BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Penjurusan di SMA Sepanjang perkembangan Pendidikan formal di Indonesia teramati bahwa penjurusan di SMA telah dilaksanakan sejak awal kemerdekaan yaitu tahun 1945 sampai sekarang,

Lebih terperinci

Aplikasi Prediksi Harga Bekas Sepeda Motor Yamaha. Menggunakan Fuzzy Logic

Aplikasi Prediksi Harga Bekas Sepeda Motor Yamaha. Menggunakan Fuzzy Logic Aplikasi Prediksi Harga Bekas Sepeda Motor Yamaha Menggunakan Fuzzy Logic 1. Pendahuluan Jual beli motor merupakan suatu kegiatan transaksi yang mungkin sering kita temukan di kehidupan sehari-hari. Untuk

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini penulis akan menjelaskan mengenai landasan teori yang digunakan pada penelitian ini. Penjabaran ini bertujuan untuk memberikan pemahaman lebih mendalam kepada penulis

Lebih terperinci

KECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence) Materi 8. Entin Martiana

KECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence) Materi 8. Entin Martiana Logika Fuzzy KECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence) Materi 8 Entin Martiana 1 Kasus fuzzy dalam kehidupan sehari-hari Tinggi badan saya: Andi menilai bahwa tinggi badan saya termasuk tinggi Nina menilai

Lebih terperinci

BAB II TEORI PENUNJANG

BAB II TEORI PENUNJANG BAB II TEORI PENUNJANG 2.1 LOGIKA FUZZY Titik awal dari konsep modern mengenai ketidakpastian adalah paper yang dibuat oleh Lofti A Zadeh, dimana Zadeh memperkenalkan teori yang memiliki obyek-obyek dari

Lebih terperinci

LOGIKA FUZZY. Kelompok Rhio Bagus P Ishak Yusuf Martinus N Cendra Rossa Rahmat Adhi Chipty Zaimima

LOGIKA FUZZY. Kelompok Rhio Bagus P Ishak Yusuf Martinus N Cendra Rossa Rahmat Adhi Chipty Zaimima Sistem Berbasis Pengetahuan LOGIKA FUZZY Kelompok Rhio Bagus P 1308010 Ishak Yusuf 1308011 Martinus N 1308012 Cendra Rossa 1308013 Rahmat Adhi 1308014 Chipty Zaimima 1308069 Sekolah Tinggi Manajemen Industri

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sekarang ini hampir semua perusahaan yang bergerak di bidang industri dihadapkan pada suatu masalah yaitu adanya tingkat persaingan yang semakin kompetitif. Hal ini

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Logika Fuzzy 2.1.1 Pendahuluan Titik awal dari konsep modern mengenai ketidakpastian adalah paper yang dibuat oleh Lofti A Zadeh, di mana Zadeh memperkenalkan teori yang memiliki

Lebih terperinci

: Sistem Pendukung Keputusan, Siswa berprestasi, Tsukamoto

: Sistem Pendukung Keputusan, Siswa berprestasi, Tsukamoto SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA BERPRESTASI BERBASIS WEB DENGAN METODE TSUKAMOTO PADA SMA INSTITUT INDONESIA Eko Purwanto Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas

Lebih terperinci

KECERDASAN BUATAN LOGIKA FUZZY

KECERDASAN BUATAN LOGIKA FUZZY KECERDASAN BUATAN LOGIKA FUZZY Pengertian adalah suatu cara untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output. Skema logika fuzzy Antara input dan output terdapat suatu kotak hitam yang harus

Lebih terperinci

DENIA FADILA RUSMAN

DENIA FADILA RUSMAN Sidang Tugas Akhir INVENTORY CONTROL SYSTEM UNTUK MENENTUKAN ORDER QUANTITY DAN REORDER POINT BAHAN BAKU POKOK TRANSFORMER MENGGUNAKAN METODE FUZZY (STUDI KASUS : PT BAMBANG DJAJA SURABAYA) DENIA FADILA

Lebih terperinci

FUZZY MULTI-CRITERIA DECISION MAKING

FUZZY MULTI-CRITERIA DECISION MAKING Media Informatika, Vol. 3 No. 1, Juni 2005, 25-38 ISSN: 0854-4743 FUZZY MULTI-CRITERIA DECISION MAKING Sri Kusumadewi, Idham Guswaludin Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas

Lebih terperinci

ARTIFICIAL INTELLIGENCE MENENTUKAN KUALITAS KEHAMILAN PADA WANITA PEKERJA

ARTIFICIAL INTELLIGENCE MENENTUKAN KUALITAS KEHAMILAN PADA WANITA PEKERJA ARTIFICIAL INTELLIGENCE MENENTUKAN KUALITAS KEHAMILAN PADA WANITA PEKERJA Rima Liana Gema, Devia Kartika, Mutiana Pratiwi Universitas Putra Indonesia YPTK Padang email: rimalianagema@upiyptk.ac.id ABSTRAK

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Game dan Video Game Menurut kamus Cambridge Advanced Learner Dictionary, game adalah sebuah aktivitas menghibur dan menyenangkan yang dimainkan oleh anak anak. Sedangkan video

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 4 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Pengertian Fuzzy Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input kedalam suatu ruang output. Titik awal dari konsep modern

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Sistem Definisi Sistem

BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Sistem Definisi Sistem BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Sistem 2.1.1 Definisi Sistem Menurut Mustakini (2009:34), Sistem dapat didefinisikan dengan pendekatan prosedur dan pendekatan komponen, sistem dapat didefinisikan

Lebih terperinci

BAB III LANDASAN TEORI

BAB III LANDASAN TEORI BAB III LANDASAN TEORI 3.1. Sistem Pendukung Keputusan DSS adalah suatu sistem informasi yang datanya diproses dalam bentuk pembuatan keputusan bagi pemakai akhir. Karena berorientasi pada pemakai akhir,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Himpunan Himpunan adalah kata benda yang berasal dari kata himpun. Kata kerjanya adalah menghimpun. Menghimpun adalah kegiatan yang berhubungan dengan berbagai objek apa saja.

Lebih terperinci

BAB II: TINJAUAN PUSTAKA

BAB II: TINJAUAN PUSTAKA BAB II: TINJAUAN PUSTAKA Bab ini akan memberikan penjelasan awal mengenai konsep logika fuzzy beserta pengenalan sistem inferensi fuzzy secara umum. 2.1 LOGIKA FUZZY Konsep mengenai logika fuzzy diawali

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA BIDIK MISI DI POLITEKNIK NEGERI JEMBER MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA BIDIK MISI DI POLITEKNIK NEGERI JEMBER MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA BIDIK MISI DI POLITEKNIK NEGERI JEMBER MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY oleh: 1 I Putu Dody Lesmana, 2 Arfian Siswo Bintoro 1,2 Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini berisi tentang teori mengenai permasalahan yang akan dibahas

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini berisi tentang teori mengenai permasalahan yang akan dibahas BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini berisi tentang teori mengenai permasalahan yang akan dibahas dalam pembuatan tugas akhir ini. Secara garis besar teori penjelasan akan dimulai dari definisi logika fuzzy,

Lebih terperinci

LOGIKA FUZZY FUNGSI KEANGGOTAAN

LOGIKA FUZZY FUNGSI KEANGGOTAAN LOGIKA FUZZY FUNGSI KEANGGOTAAN FUNGSI KEANGGOTAAN (Membership function) adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai/derajat keanggotaannya yang memiliki interval

Lebih terperinci

Kata kunci: Sistem pendukung keputusan metode Sugeno, tingkat kepribadian siswa

Kata kunci: Sistem pendukung keputusan metode Sugeno, tingkat kepribadian siswa SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN METODE SUGENO DALAM MENENTUKAN TINGKAT KEPRIBADIAN SISWA BERDASARKAN PENDIDIKAN (STUDI KASUS DI MI MIFTAHUL ULUM GONDANGLEGI MALANG) Wildan Hakim, 2 Turmudi, 3 Wahyu H. Irawan

Lebih terperinci

Penerapan Logika Fuzzy

Penerapan Logika Fuzzy 1 Penerapan Logika Fuzzy M. Faisal Baehaki - 13506108 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia 1 m_faisal_b@yahoo.com

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan dapat diartikan sebagai sebuah sistem yang dimaksudkan untuk mendukung para pengambil keputusan dalam situasi tertentu. Sistem

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Persediaan 2.1.1 Pengertian Persediaan Persediaan adalah bahan atau barang yang disimpan yang akan digunakan untuk digunakan memenuhi tujuan tertentu, misalnya untuk proses produksi

Lebih terperinci

ERP ( Enterprise Resource Planning ) Perencanaan Sumber Daya Perusahaan

ERP ( Enterprise Resource Planning ) Perencanaan Sumber Daya Perusahaan ERP ( Enterprise Resource Planning ) Perencanaan Sumber Daya Perusahaan Disusun oleh : Ika Risti Purwasih 09.11.2837 09.S1TI.04 SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER AMIKOM YOGYAKARTA 2012

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. 2.1 Penelusuran Minat dan Kemampuan (PMDK) diselenggarakan oleh suatu perguruan tinggi secara mandiri.

BAB II LANDASAN TEORI. 2.1 Penelusuran Minat dan Kemampuan (PMDK) diselenggarakan oleh suatu perguruan tinggi secara mandiri. BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Penelusuran Minat dan Kemampuan (PMDK) PMDK adalah salah satu program penerimaan mahasiswa baru yang diselenggarakan oleh suatu perguruan tinggi secara mandiri. Sesuai dengan

Lebih terperinci

SISTEM PENGENDALIAN PERSEDIAAN DENGAN PERMINTAAN DAN PASOKAN TIDAK PASTI (Studi Kasus pada PT.XYZ) AYU TRI SEPTADIANTI

SISTEM PENGENDALIAN PERSEDIAAN DENGAN PERMINTAAN DAN PASOKAN TIDAK PASTI (Studi Kasus pada PT.XYZ) AYU TRI SEPTADIANTI SISTEM PENGENDALIAN PERSEDIAAN DENGAN PERMINTAAN DAN PASOKAN TIDAK PASTI (Studi Kasus pada PT.XYZ) AYU TRI SEPTADIANTI 1209100023 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT

Lebih terperinci

Jurnal Informatika SIMANTIK Vol. 2 No. 2 September 2017 ISSN:

Jurnal Informatika SIMANTIK Vol. 2 No. 2 September 2017 ISSN: PENERAPAN LOGIKA FUZZY UNTUK MENENTUKAN MAHASISWA BERPRESTASI DI STMIK CIKARANG MENGGUNAKAN JAVA NETBEANS DAN MYSQL Ema Dili Giyanti 1), Ali Mulyanto 2) 1) Program Studi Teknik Informatika, STMIK Cikarang

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. Dalam tinjauan pustaka dibawah ini terdapat 5 referensi dan 1 referensi dari

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. Dalam tinjauan pustaka dibawah ini terdapat 5 referensi dan 1 referensi dari BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 1.1 Tinjauan Pustaka Dalam tinjauan pustaka dibawah ini terdapat 5 referensi dan 1 referensi dari penulis sebagai berikut: Tabel 2.1 Perbandingan Metode Penelitian

Lebih terperinci

ke dalam suatu ruang output. Orang yang belum pernah mengenal logika fuzzy pasti

ke dalam suatu ruang output. Orang yang belum pernah mengenal logika fuzzy pasti BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Logika Fuzzy Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output. Orang yang belum pernah mengenal logika fuzzy pasti akan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. papernya yang monumental Fuzzy Set (Nasution, 2012). Dengan

BAB II LANDASAN TEORI. papernya yang monumental Fuzzy Set (Nasution, 2012). Dengan BAB II LANDASAN TEORI 2.. Logika Fuzzy Fuzzy set pertama kali diperkenalkan oleh Prof. Lotfi Zadeh, 965 orang Iran yang menjadi guru besar di University of California at Berkeley dalam papernya yang monumental

Lebih terperinci

SIMULASI MENENTUKAN WAKTU MEMASAK BUAH KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN FUZZY MAMDANI

SIMULASI MENENTUKAN WAKTU MEMASAK BUAH KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN FUZZY MAMDANI SIMULASI MENENTUKAN WAKTU MEMASAK BUAH KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN FUZZY MAMDANI Nofriadi * 1), Havid Syafwan 2) 1) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran Jl. Prof. M. Yamin 173 Kisaran, Sumatera

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Logika Fuzzy Zadeh (1965) memperkenalkan konsep fuzzy sebagai sarana untuk menggambarkan sistem yang kompleks tanpa persyaratan untuk presisi. Dalam jurnalnya Hoseeinzadeh et

Lebih terperinci

Enterprise Resource Planning (ERP)

Enterprise Resource Planning (ERP) E-BUSSINES Enterprise Resource Planning (ERP) Disusun oleh : Mohammad Nidhom 08.11.2180 S1 TI 6E SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER STMIK AMIKOM YOGYAKARTA 2011 Enterprise Resource Planning

Lebih terperinci

PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI TELEVISI MERK X MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI

PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI TELEVISI MERK X MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI TELEVISI MERK X MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI Ahmad Mufid Program Studi Sistem Komputer Fakultas Teknik Universitas Sultan Fatah (UNISFAT) Jl. Sultan Fatah No. 83 Demak Telpon

Lebih terperinci

Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Pada Rem Otomatis Mobil Cerdas

Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Pada Rem Otomatis Mobil Cerdas Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Pada Rem Otomatis Mobil Cerdas Zulfikar Sembiring Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Medan Area zoelsembiring@gmail.com Abstrak Logika Fuzzy telah banyak

Lebih terperinci

SPK PENENTUAN TINGKAT KEPUASAN KONSUMEN PADA RESTORAN XYZ

SPK PENENTUAN TINGKAT KEPUASAN KONSUMEN PADA RESTORAN XYZ SPK PENENTUAN TINGKAT KEPUASAN KONSUMEN PADA RESTORAN XYZ P.A Teknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta Kampus 3 UAD, Jl. Prof. Soepomo rochmahdyah@yahoo.com Abstrak Perkembangan teknologi

Lebih terperinci

ENTERPRISE RESOURCE PLANNING (ERP) Chapter 10

ENTERPRISE RESOURCE PLANNING (ERP) Chapter 10 ENTERPRISE RESOURCE PLANNING (ERP) Chapter 10 PENGERTIAN ERP adalah sebuah sistem informasi perusahaan yang dirancang untuk mengkoordinasikan semua sumber daya, informasi dan aktifitas yang diperlukan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Metode Peramalan Peramalan (forecasting) adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah situasi atau kondisi yang

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Logika fuzzy memberikan solusi praktis dan ekonomis untuk mengendalikan

BAB 1 PENDAHULUAN. Logika fuzzy memberikan solusi praktis dan ekonomis untuk mengendalikan BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Logika fuzzy memberikan solusi praktis dan ekonomis untuk mengendalikan sistem yang kompleks. Logika fuzzy memberikan rangka kerja yang kuat dalam memecahkan masalah

Lebih terperinci

Logika fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh melalui tulisannya pada tahun 1965 tentang teori himpunan fuzzy.

Logika fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh melalui tulisannya pada tahun 1965 tentang teori himpunan fuzzy. LOGIKA FUZZY UTHIE Intro Pendahuluan Logika fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh melalui tulisannya pada tahun 1965 tentang teori himpunan fuzzy. Lotfi Asker Zadeh adalah seorang ilmuwan

Lebih terperinci

manusia diantaranya penyakit mata konjungtivitis, keratitis, dan glaukoma.

manusia diantaranya penyakit mata konjungtivitis, keratitis, dan glaukoma. 6 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Gambaran Tentang Mata Mata merupakan organ tubuh manusia yang paling sensitif apabila terkena benda asing misal asap dan debu. Debu akan membuat mata kita terasa perih atau

Lebih terperinci

BAB II. KAJIAN PUSTAKA. A. Kinerja Pegawai di Universitas Muhammadiyah Purwokerto

BAB II. KAJIAN PUSTAKA. A. Kinerja Pegawai di Universitas Muhammadiyah Purwokerto BAB II. KAJIAN PUSTAKA A. Kinerja Pegawai di Universitas Muhammadiyah Purwokerto Masalah kinerja pegawai di Universitas Muhammadiyah Purwokerto sangat mendapat perhatian. Hal ini dibuktikan dengan diadakannya

Lebih terperinci

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya Aplikasi Sistem Inferensi Fuzzy Metode Sugeno dalam Memperkirakan Produksi Air Mineral dalam Kemasan Oleh Suwandi NRP 1209201724 Dosen Pembimbing 1. Prof. Dr M. Isa Irawan, MT 2. Dr Imam Mukhlash, MT Institut

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertiaan Persediaan Persediaan adalah bahan atau barang yang disimpan yang akan digunakan untuk digunakan memenuhi tujuan tertentu, misalnya untuk proses produksi atau perakitan,

Lebih terperinci

TIN310 - Otomasi Sistem Produksi. h t t p : / / t a u f i q u r r a c h m a n. w e b l o g. e s a u n g g u l. a c. i d

TIN310 - Otomasi Sistem Produksi. h t t p : / / t a u f i q u r r a c h m a n. w e b l o g. e s a u n g g u l. a c. i d Materi #12 Pendahuluan 2 Manajemen manufaktur menggunakan komputer sebagai: Sistem konseptual (pada area persediaan: Titik pemesanan kembali, MRP, JIT). Elemen dalam sistem produksi fisik (CAD, CAM, dan

Lebih terperinci

PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI DENGAN APLIKASI METODE FUZZY MAMDANI

PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI DENGAN APLIKASI METODE FUZZY MAMDANI PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI DENGAN APLIKASI METODE FUZZY MAMDANI Much. Djunaidi Jurusan Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Surakarta Jl. Ahmad Yani Tromol Pos 1 Pabelan Surakarta email: joned72@yahoo.com

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas mengenai teori-teori yang akan digunakan untuk menunjang dalam proses pembuatan tugas akhir ini.

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas mengenai teori-teori yang akan digunakan untuk menunjang dalam proses pembuatan tugas akhir ini. BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas mengenai teori-teori yang akan digunakan untuk menunjang dalam proses pembuatan tugas akhir ini. 2.1 CLUSTERING Clustering adalah proses pengelompokkan suatu

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN PUSTAKA

BAB II KAJIAN PUSTAKA BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Kompetensi Pedagogik Menurut Mahmudin (2008) Kompetensi Guru merupakan seperangkat pengetahuan, keterampilan, dan perilaku yang harus dimiliki, dihayati, dikuasai, dan diaktualisasikan

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN PUSTAKA. mengikuti sertifikasi, baik pendidikan gelar (S-1, S-2, atau S-3) maupun nongelar (D-

BAB II KAJIAN PUSTAKA. mengikuti sertifikasi, baik pendidikan gelar (S-1, S-2, atau S-3) maupun nongelar (D- BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Kualifikasi Akademik Ditjendikti - kemendiknas, (2010) menyatakan bahwa kualifikasi akademik adalah ijazah pendidikan tinggi yang dimiliki oleh guru pada saat yang bersangkutan

Lebih terperinci

PENDAPATAN MASYARAKAT DENGAN ADANYA KAMPUS MENGGUNAKAN FUZZY TSUKAMOTO

PENDAPATAN MASYARAKAT DENGAN ADANYA KAMPUS MENGGUNAKAN FUZZY TSUKAMOTO PENDAPATAN MASYARAKAT DENGAN ADANYA KAMPUS MENGGUNAKAN FUZZY TSUKAMOTO Asrianda 1 asrianda@unimal.ac.id Abstrak Bertambahnya permintaan mahasiswa atas kebutuhan makan seharihari, berkembangnya usaha warung

Lebih terperinci

RANCANG BANGUN SISTEM PENGUNDIAN SEPAKBOLA MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY

RANCANG BANGUN SISTEM PENGUNDIAN SEPAKBOLA MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY RANCANG BANGUN SISTEM PENGUNDIAN SEPAKBOLA MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY Irving Vitra Paputungan, Denni Irawan Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia Jl. Kaliurang

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Arti dan Peranan Persediaan Merujuk pada penjelasan Herjanto (1999), persediaan dapat diartikan sebagai bahan atau barang yang disimpan yang akan digunakan untuk memenuhi tujuan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI A. Kelapa Sawit Kelapa sawit adalah tumbuhan industri/ perkebunan yang berguna sebagai penghasil minyak masak, minyak industri, maupun bahan bakar. Pohon Kelapa Sawit terdiri dari

Lebih terperinci

Materi #12. TKT312 - Otomasi Sistem Produksi T a u f i q u r R a c h m a n

Materi #12. TKT312 - Otomasi Sistem Produksi T a u f i q u r R a c h m a n Materi #12 Kemampuan Akhir Yang Diharapkan 2 Mampu mengidentifikasi kebutuhan otomasi dalam suatu sistem manufaktur/jasa dan mampu menganalisa aspek teknis dan non teknis perancangan sistem otomasi dalam

Lebih terperinci

Bab 2 LANDASAN TEORI

Bab 2 LANDASAN TEORI Bab 2 LANDASAN TEORI 2.1 Persediaan 2.1.1 Definisi Persediaan Persediaan adalah bahan atau barang yang disimpan yang akan digunakan untuk memenuhi tujuan tertentu, misalnya untuk proses produksi atau perakitan,

Lebih terperinci

SIKLUS PRODUKSI. A. Definisi Siklus Produksi

SIKLUS PRODUKSI. A. Definisi Siklus Produksi SIKLUS PRODUKSI A. Definisi Produksi produksi adalah serangkaian aktivitas bisnis dan kegiatan pengolahan data yang berkaitan dengan proses pembuatan produk dan terjadi secara terus-menerus. Keberadaan

Lebih terperinci

Penerapan FuzzyTsukamotodalam Menentukan Jumlah Produksi

Penerapan FuzzyTsukamotodalam Menentukan Jumlah Produksi Penerapan FuzzyTsukamotodalam Menentukan Jumlah Produksi Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah Permintaan Ria Rahmadita Surbakti 1), Marlina Setia Sinaga 2) Jurusan Matematika FMIPA UNIMED riarahmadita@gmail.com

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Logika Fuzzy Teori himpunan logika samar dikembangkan oleh Prof. Lofti Zadeh pada tahun 1965. Zadeh berpendapat bahwa logika benar dan salah dalam logika konvensional tidak dapat

Lebih terperinci

APLIKASI PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE TSUKAMOTO PADA PENENTUAN TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN (STUDI KASUS DI TOKO KENCANA KEDIRI)

APLIKASI PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE TSUKAMOTO PADA PENENTUAN TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN (STUDI KASUS DI TOKO KENCANA KEDIRI) APLIKASI PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE TSUKAMOTO PADA PENENTUAN TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN (STUDI KASUS DI TOKO KENCANA KEDIRI) 1Venny Riana Agustin, 2 Wahyu H. Irawan 1 Jurusan Matematika, Universitas

Lebih terperinci

KECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence) Materi 8. Entin Martiana

KECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence) Materi 8. Entin Martiana Logika Fuzzy KECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence) Materi 8 Entin Martiana 1 Kasus fuzzy dalam kehidupan sehari-hari Tinggi badan saya: Andi menilai bahwa tinggi badan saya termasuk tinggi Nina menilai

Lebih terperinci

KOTAK HITAM. Pemetaan input-output pada masalah produksi Diberikan data persediaan barang, berapa jumlah barang yang harus diproduksi?

KOTAK HITAM. Pemetaan input-output pada masalah produksi Diberikan data persediaan barang, berapa jumlah barang yang harus diproduksi? LOGIKA FUZZY 7 7. PENDAHULUAN Orang yang belum pernah mengenal logika fuzzy pasti akan mengira bahwa logika fuzzy adalah sesuatu yang amat rumit dan tidak menyenangkan. Namun, sekali seseorang mulai mengenalnya,

Lebih terperinci

SIDANG TUGAS AKHIR IMPLEMENTASI FUZZY RULES UNTUK PERENCANAAN DAN PENENTUAN PRIORITAS DI PDAM KOTA SURABAYA. oleh: WINDA ZULVINA

SIDANG TUGAS AKHIR IMPLEMENTASI FUZZY RULES UNTUK PERENCANAAN DAN PENENTUAN PRIORITAS DI PDAM KOTA SURABAYA. oleh: WINDA ZULVINA SIDANG TUGAS AKHIR IMPLEMENTASI FUZZY RULES UNTUK PERENCANAAN DAN PENENTUAN PRIORITAS PEMELIHARAAN PERALATAN PRODUKSI DI PDAM KOTA SURABAYA oleh: WINDA ZULVINA 5206100040 Dosen Pembimbing : Mahendrawathi

Lebih terperinci

Praktikum sistem Pakar Fuzzy Expert System

Praktikum sistem Pakar Fuzzy Expert System Praktikum sistem Pakar Fuzzy Expert System Ketentuan Praktikum 1. Lembar Kerja Praktikum ini dibuat sebagai panduan bagi mahasiswa untuk praktikum pertemuan ke - 8 2. Mahasiswa akan mendapatkan penjelasan

Lebih terperinci

PENERAPAN ALGORITMA FUZZY PADA USAHA KREATIF TAS POLO

PENERAPAN ALGORITMA FUZZY PADA USAHA KREATIF TAS POLO PENERAPAN ALGORITMA FUZZY PADA USAHA KREATIF TAS POLO Dwi Yulian RL 1* Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer PGRI, Banyuwangi, Indonesia 1* lingkeku@gmail.com Abstrak Usaha kreatif Polo adalah

Lebih terperinci

SISTEM INFORMASI CREATED BY:

SISTEM INFORMASI CREATED BY: MATA KULIAH: PENGANTAR ILMU KOMPUTER PERTEMUAN 13 SISTEM INFORMASI CREATED BY: PRODI PENDIDIKAN TEKNIK INFORMATIKA DAN KOMPUTER JURUSAN PENDIDIKAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NEGERI MAKASSAR

Lebih terperinci

NURAIDA, IRYANTO, DJAKARIA SEBAYANG

NURAIDA, IRYANTO, DJAKARIA SEBAYANG Saintia Matematika Vol. 1, No. 6 (2013), pp. 543 555. ANALISIS TINGKAT KEPUASAN KONSUMEN BERDASARKAN PELAYANAN, HARGA DAN KUALITAS MAKANAN MENGGUNAKAN FUZZY MAMDANI (Studi Kasus pada Restoran Cepat Saji

Lebih terperinci

SISTEM INFERENSI FUZZY (METODE TSUKAMOTO) UNTUK PENENTUAN KEBUTUHAN KALORI HARIAN OLEH

SISTEM INFERENSI FUZZY (METODE TSUKAMOTO) UNTUK PENENTUAN KEBUTUHAN KALORI HARIAN OLEH KECERDASAN BUATAN SISTEM INFERENSI FUZZY (METODE TSUKAMOTO) UNTUK PENENTUAN KEBUTUHAN KALORI HARIAN OLEH AMARILIS ARI SADELA (E1E1 10 086) SITI MUTHMAINNAH (E1E1 10 082) SAMSUL (E1E1 10 091) NUR IMRAN

Lebih terperinci

BAB IV METODOLOGI. Gambar 4.1 Model keseimbangan air pada waduk (Sumber : Noor jannah,2004)

BAB IV METODOLOGI. Gambar 4.1 Model keseimbangan air pada waduk (Sumber : Noor jannah,2004) BAB IV METODOLOGI 4.1 Sistem Pengoperasian Waduk. Tujuan di bangun suatu sistem waduk sangat mempengaruhi strategi pengoperasian sistem waduk yang bersangkutan. Dalam mengembangkan model optimasi pengoperasian

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Komponen Mobil Mesin terdiri atas beberapa bagian yang memiliki fungsinya masingmaning. Bagian-bagian atau komponen-komponen tersebut bekerja bersama-sama untuk menghasilkan

Lebih terperinci

ENTERPRISE RESOURCE PLANNING (ERP)

ENTERPRISE RESOURCE PLANNING (ERP) ENTERPRISE RESOURCE PLANNING (ERP) Sumber : http://en.wikipedia.org http://yanuar.kutakutik.or.id/ngeweb/erp-masih-validkahditerapkan-di-perusahaan/ www.mikroskil.ac.id/~erwin/erp/00.ppt http://www.army.mil/armybtkc/focus/sa/erp_intro.htm

Lebih terperinci

REVIEW PENERAPAN FUZZY LOGIC SUGENO DAN MAMDANI PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PRAKIRAAN CUACA DI INDONESIA

REVIEW PENERAPAN FUZZY LOGIC SUGENO DAN MAMDANI PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PRAKIRAAN CUACA DI INDONESIA Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia, 6 November 2017 REVIEW PENERAPAN FUZZY LOGIC SUGENO DAN MAMDANI PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PRAKIRAAN CUACA DI INDONESIA Anisa Citra Mutia, Aria Fajar Sundoro,

Lebih terperinci

LOGIKA FUZZY (Lanjutan)

LOGIKA FUZZY (Lanjutan) Metode Mamdani Metode mamdani sering dikenal sebagai metode Max-Min. Metode ini diperkenalkan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975. Menurut metode ini, ada empat tahap yang harus dilalui untuk mendapatkan

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI FUZZY RULE BASED SYSTEM UNTUK KLASIFIKASI BUAH MANGGA

IMPLEMENTASI FUZZY RULE BASED SYSTEM UNTUK KLASIFIKASI BUAH MANGGA IMPLEMENTASI FUZZY RULE BASED SYSTEM UNTUK KLASIFIKASI BUAH MANGGA Subhan Hartanto Sistem Informatika, Universitas Pembangunan Panca Budi Jl. Jend Gatot Subroto, Simpang Tj., Medan Sunggal, Kota Medan,

Lebih terperinci

ERP (Enterprise Resource Planning) Posted On 25/04/ :08:00 by Rieska_Novianty_Jorez

ERP (Enterprise Resource Planning) Posted On 25/04/ :08:00 by Rieska_Novianty_Jorez ERP (Enterprise Resource Planning) Posted On 25/04/2009 13:08:00 by Rieska_Novianty_Jorez PENGERTIAN ERP ERP merupakan informasi manajemen yang mengintegrasikan dan mengoptimasikan semua atau jumlah proses

Lebih terperinci

Sistem Inferensi Fuzzy

Sistem Inferensi Fuzzy Sistem Inferensi Fuzzy METODE SUGENO 27 Sistem Inferensi Fuzzy Metode Tsukamoto Metode Sugeno! Diperkenalkan oleh Takagi-Sugeno-Kang, tahun 1985.! Bagian output (konsekuen) sistem tidak berupa himpunan

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 4 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Pengertian Fuzzy Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input kedalam suatu ruang output. Titik awal dari konsep modern mengenai ketidakpastian

Lebih terperinci

BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM. ditujukan untuk menangani pencarian spesifikasi komputer yang sesuai dengan

BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM. ditujukan untuk menangani pencarian spesifikasi komputer yang sesuai dengan BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM III. Analisis Masalah Sistem yang dibuat pada studi kasus pemilihan spesifikasi komputer ini, ditujukan untuk menangani pencarian spesifikasi komputer yang sesuai

Lebih terperinci

PERENCANAAN JUMLAH PRODUKSI MEJA ALUMUNIUM UNTUK MEMINIMALKAN BIAYA PRODUKSI DENGAN METODE FUZZY MAMDANI Di UD. Meubel Alumunium, Mojokerto

PERENCANAAN JUMLAH PRODUKSI MEJA ALUMUNIUM UNTUK MEMINIMALKAN BIAYA PRODUKSI DENGAN METODE FUZZY MAMDANI Di UD. Meubel Alumunium, Mojokerto PERENCANAAN JUMLAH PRODUKSI MEJA ALUMUNIUM UNTUK MEMINIMALKAN BIAYA PRODUKSI DENGAN METODE FUZZY MAMDANI Di UD. Meubel Alumunium, Mojokerto SKRIPSI Oleh : MUISA OCTAVIA NPM : 0632010185 JURUSAN TEKNIK

Lebih terperinci

MAKALAH ENTERPRISE RESOURCE PLANNING

MAKALAH ENTERPRISE RESOURCE PLANNING MAKALAH ENTERPRISE RESOURCE PLANNING Dosen : M. Suyanto, Prof. Dr, M.M. Disusun Oleh : Nama : NURUL FARIDA NIM : 09.11.3242 Kelas : S1 TI 10 Jurusan : S1 Teknik Informatika STMIK AMIKOM YOGYAKARTA TAHUN

Lebih terperinci

BAB 2 2. LANDASAN TEORI

BAB 2 2. LANDASAN TEORI BAB 2 2. LANDASAN TEORI Bab ini akan menjelaskan mengenai logika fuzzy yang digunakan, himpunan fuzzy, penalaran fuzzy dengan metode Sugeno, dan stereo vision. 2.1 Logika Fuzzy Logika fuzzy adalah suatu

Lebih terperinci

PENENTUAN TINGKAT PELUNASAN PEMBAYARAN KREDIT PEMILIKAN MOBIL DI PT AUTO 2000 MENGGUNAKAN FUZZY MAMDANI

PENENTUAN TINGKAT PELUNASAN PEMBAYARAN KREDIT PEMILIKAN MOBIL DI PT AUTO 2000 MENGGUNAKAN FUZZY MAMDANI PENENTUAN TINGKAT PELUNASAN PEMBAYARAN KREDIT PEMILIKAN MOBIL DI PT AUTO 2000 MENGGUNAKAN FUZZY MAMDANI Hilda Lutfiah, Amar Sumarsa 2, dan Sri Setyaningsih 2. Program Studi Matematika Fakultas Matematika

Lebih terperinci

ANALISA SISTEM PENILAIAN TINGKAT KUALITAS PENGAJAR MENGGUNAKANLOGIKA FUZZY MAMDANI (STUDI KASUS PADA POLIBAN)

ANALISA SISTEM PENILAIAN TINGKAT KUALITAS PENGAJAR MENGGUNAKANLOGIKA FUZZY MAMDANI (STUDI KASUS PADA POLIBAN) Jurnal INTEKNA (Edisi Khusus), Tahun XIII, No. 3, Desember 23 : 279-285 ANALISA SISTEM PENILAIAN TINGKAT KUALITAS PENGAJAR MENGGUNAKANLOGIKA FUZZY MAMDANI (STUDI KASUS PADA POLIBAN) Lea Emilia Farida ()

Lebih terperinci

STUDY TENTANG APLIKASI FUZZY LOGIC MAMDANI DALAM PENENTUAN PRESTASI BELAJAR SISWA (STUDY KASUS: SMP PEMBANGUNAN NASIONAL PAGAR MERBAU)

STUDY TENTANG APLIKASI FUZZY LOGIC MAMDANI DALAM PENENTUAN PRESTASI BELAJAR SISWA (STUDY KASUS: SMP PEMBANGUNAN NASIONAL PAGAR MERBAU) STUDY TENTANG APLIKASI FUZZY LOGIC MAMDANI DALAM PENENTUAN PRESTASI BELAJAR SISWA (STUDY KASUS: SMP PEMBANGUNAN NASIONAL PAGAR MERBAU) Desi Vinsensia Program Studi Teknik Informatika STMIK Pelita Nusantara

Lebih terperinci

MATERI KULIAH (PERTEMUAN 12,13) Lecturer : M. Miftakul Amin, M. Eng. Logika Fuzzy. Politeknik Negeri Sriwijaya Palembang

MATERI KULIAH (PERTEMUAN 12,13) Lecturer : M. Miftakul Amin, M. Eng. Logika Fuzzy. Politeknik Negeri Sriwijaya Palembang HIMPUNAN FUZZY MATERI KULIAH (PERTEMUAN 2,3) Lecturer : M. Miftakul Amin, M. Eng. Logika Fuzzy Jurusan Teknik Komputer Politeknik Negeri Sriwijaya Palembang Pokok Bahasan Sistem fuzzy Logika fuzzy Aplikasi

Lebih terperinci

LOGIKA FUZZY. By: Intan Cahyanti K, ST

LOGIKA FUZZY. By: Intan Cahyanti K, ST LOGIKA FUZZY By: Intan Cahyanti K, ST Pengertian Adalah suatu cara untuk memetakan suatu ruang input kedalam suatu ruang output. Skema Logika Fuzzy Antara input dan output terdapat suatu kotak hitam yang

Lebih terperinci